논문을 선정한 이유 앞으로 회사 업무에서 CV 파트도 맡게 되었기 때문에 가장 범용성 높은 방법론에 대해 공부하기 위함 AlexNet보다 실용성있고 코드를 구현해본다면 앞으로도 계속 유용하게 사용할 모델이 될 것 같음 이미지 분석에 큰 영향을 끼친만큼 많은 리뷰들과 코드들이 있기에 첫 논문리뷰를 진행할 때 참고할만한 자료가 많음 논문 읽기 Abstract 밑줄 친 문장 중 가장 진하게 표시된 부분이 이 논문을 대표하는 문장이라고 생각된다. "우리는 잔차학습 프레임워크를 제안한다. 이전에 사용된 것보다 깊은 네트워크의 학습을 쉽게 하기 위해서." 이를 뒷받침하고자 residual(잔차)를 이용한 모델이 ImageNet test set에서 3.75%의 에러를 달성했다는 내용과 LISVRC & COCO 201..